人工智能与数据挖掘准备工作--配置环境--TensorFlow(3)

这次我们来安装Tensorflow。

Tensorflow是做深度学习的一个很好的框架，最近很火的~

我以前做过caffe的框架，好难啊·····太多不理解，只会照葫芦画瓢，自己训练的模型手写数字的识别率只达到20%

所以这次我尝试学习了TensorFlow

TensorFlow在Windows下安装有两种版本，第一种是纯CPU，第二种是CPU+GPU

CPU版本的TensorFlow相对来说运行较慢，但是安装方便

GPU版本的TensorFlow运行很快，但是安装很麻烦，还要安装cuda，cudnn等等库，非常的讨厌····

所以我是安装的CPU版本，仅仅用作TensorFlow的学习研究。

有条件的同学可以去安装GPU的版本，两者的差异就是运行快慢的不同。

下面是CPU版本，想装GPU版本的请自行百度·····

如果安装TensorFlow在Windows下，直接在命令行输入（前提是安装好了anaconda）

conda create -n tensorflow python=3.6 即可

进入TensorFlow环境的方法和之前启动python2.7的方法是一样的，输入

activate tensorflow 即可

再输入

pip install --upgrade tensorflow  或者是  pip install tensorflow    两者应该都行

（网上也有说法是使用pip install --ignor_installed --upgrade tensorflow，我使用这个命令的时候报错，所以我用了上面的命令，安装了TensorFlow）

安装完毕之后进入python命令行

输入import tensorflow，检测是否报错，如果没有报错，即安装成功。

下一步，安装好了TensorFlow，我们需要把安装好的TensorFlow环境配置到我们jupyter notebook里面，让我们在jupyter notebook里面还可以使用TensorFlow。

方法和本人第一篇博客完全是一样的，在命令行输入

python -m ipykernel install --name tensorflow 即可。

重新打开jupyter notebook，将可以看到kernel里出现了TensorFlow~~

恭喜安装完成！！

12.06.2018 的PS补充：

论如何迁移环境。

假如你在一台旧电脑里装了一大堆环境。但是你突然有钱了，想买新电脑，新电脑里面并没有之前旧电脑配好的那些环境。怎么办呢？我们可以将环境进行迁移（此操作是否可行并没有被我实际操作过，因为没钱买新电脑啊，但是被我看到了，所以先记录下来）。

首先简单的一个命令，在命令行里输入：

pip freeze > requirement.txt

意思是，检测电脑里所安装的所有的环境，并且在一个名为“requirement.txt”的文件夹中输出显示出来。

命令打完后，会在我电脑的F盘下，出现一个requirement.txt的文件。里面是我安装的各种的包。

将该txt文件复制，复制到我们新买的电脑里，然后命令行敲入：pip install -r requirement.txt

在网络条件可以的情况下，就可以自动安装所需环境。

下一篇将介绍一些jupyter notebook里面一些基本操作~谢谢各位。